By Jean-Baptiste Hiriart-Urruty
ISBN-10: 3642307345
ISBN-13: 9783642307348
ISBN-10: 3642307353
ISBN-13: 9783642307355
L’étude mathématique des problèmes d’optimisation, ou de ceux dits variationnels de manière générale (c’est-� -dire, « toute state of affairs où il y a quelque selected � minimiser sous des contraintes »), requiert en préalable qu’on en maîtrise les bases, les outils fondamentaux et quelques principes. Le présent ouvrage est un cours répondant en partie � cette demande, il est principalement destiné � des étudiants de grasp en formation, et restreint � l’essentiel. Sont abordés successivement : l. a. semicontinuité inférieure, les topologies faibles, les résultats fondamentaux d’existence en optimisation ; Les stipulations d’optimalité approchée ; Des développements sur los angeles projection sur un convexe fermé, notamment sur un cône convexe fermé ; L’analyse convexe dans son rôle opératoire ; Quelques schémas de dualisation dans des problèmes d’optimisation non convexe structurés ; Une advent aux sous-différentiels généralisés de fonctions non différentiables.
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PRINCIPE VARIATIONNEL D’EKELAND 29 (i) f (v) ≤ f (u) ; (ii) v − u ≤ λ ; (iii) ∀ x ∈ S, x = v, f (v) < f (x) + ε λ x −v . La démonstration en est simple. Considérons f˜ : E → R ∪ {+∞} définie par f˜ := f + i S (d’où f˜(x) = f (x) si x ∈ S, +∞ sinon). Il est clair que minimiser f sur S (exactement ou à ε près) équivaut à minimiser f˜ sur E (exactement ou à ε près), car inf f = inf f˜. i. i. sur E. D’après le théorème principal, il existe v ∈ E tel que : (i) f˜(v) ≤ f˜(u) = f (u), donc f˜(v) < +∞, et v ∈ S, f˜(v) = f (v) ; (ii) v − u ≤ λ (rien ne change ici) ; (iii) f (v) = f˜(v) < f˜(x) + λε x − v pour tout x ∈ E, x = v, soit encore f (v) < f (x) + ε x − v pour tout x ∈ S, x = v.
Dans cette manière de faire – élégante au demeurant – on a perdu une chose : la méthode ou technique des approximations successives, celle qui faisait qu’on approchait le point fixe x de ϕ par la suite définie par : xk+1 := ϕ(xk ). • Lorsque E est de dimension finie, ce qui, reconnaissons-le, n’est pas le contexte habituel des problèmes variationnels, il est possible de démontrer des variantes du théorème d’Ekeland avec des perturbations modelées sur · p , p ≥ 1, et donc éventuellement différentiables (comme c’est le cas pour la norme euclidienne · et p = 2).
Sous une forme d’écriture plus ramassée, S = dS − dSc . Voici quelques propriétés de la fonction S , qu’on pourra démontrer sous forme d’exercices : {x ∈ H | S (x) > 0} = S c , {x ∈ H | S (x) = 0} = Fr S, ˚ (un petit dessin peut aider à la compréhension {x ∈ H | S (x) < 0} = S, de ces propriétés) S c = − S (il n’y a pas d’ambiguïté dans la définition puisque d S c = d S c ) S est 1-Lipschitz sur H S est convexe si et seulement si S est convexe. ∗ Quid de la différentiabilité de d S , de d S2 ? ˚ la question ne se pose pas : d S est nulle dans un voisinage de x, • Si x ∈ S, donc d S est (Fréchet-) différentiable en x et ∇d S (x) = 0.